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圖作為一種表示復雜信息的數據結構，被廣泛應用于社交網絡。知識圖譜，語義網，生物信息學和化學信息學等領域．隨著各領域應用的普及和深入開展，如何管理這些復雜圖數據是目前圖數據庫技術面臨的巨大挑戰．圖的相似性查詢是圖數據管理中的熱點問題之一．對圖查詢問題的研究主要包括圖的相似性查詢等．本文重點研究基于編輯距離（Graph Edit Distance）的圖相似性查詢處理問題，首先。通過對目前代表性的問題求解算法分析發現，其提出的過濾規則都具有自己的優缺點和適用性．其次，針對已有方法在過濾階段自身存在優缺點和適用性的問題，提出一種全新的面向關系型數據庫的過濾框架，新的過濾框架可以支持所有已有的過濾規則，從而通過結合不同的過濾規則來優化圖相似查詢算法以提高查詢效率．該方法可以最大程度保留不同過濾規則的優點并克服其缺點，從而對不同查詢具有普遍適用性．最后，基于PubChem數據集，通過比較算法在求解查詢結果的時間消耗，驗證本文提出算法的高效性及可擴展性，實驗結果表明，本文提出的方法優于現有算法．
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